L'apprentissage automatique pour les débutants absolus - Python et Pandas

Nous savons tous que les données sont partout. Chaque clic sur notre application mobile ou notre site Web préféré est enregistré et chaque capteur du monde crée un flux constant de données. Presque toutes les actions que nous effectuons dans le monde physique sont traduites d'une manière ou d'une autre sous forme numérique sous forme de données. Les données constituent la principale source d'énergie qui anime de nombreuses organisations et sociétés commerciales dans le monde entier. Ces entreprises utilisent les données pour gérer et optimiser leurs opérations quotidiennes en cours et améliorer et inventer de nouveaux types de produits et services. Les données sont créées partout et le défi consiste à les utiliser efficacement dans de multiples cas d'utilisation et dimensions. La science des données est l'un des domaines les plus passionnants de l'industrie de haute technologie et prend de l'ampleur dans diverses applications. Il s'agit d'un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, des algorithmes et des méthodes de visualisation pour extraire des connaissances et des informations à partir de données. Par conséquent, de plus en plus d'entreprises recherchent des scientifiques des données, des ingénieurs des données et des experts en apprentissage automatique pour développer des produits, des fonctionnalités et des projets qui les aideront à exploiter le pouvoir des données

Python est puissant, rapide, facile à apprendre et l'un des langages de programmation les plus populaires pour la gestion de projets de science des données. Python sera notre point de départ pour aborder l'aspect pratique de la science des données. Il possède une liste impressionnante de bibliothèques de science des données prêtes à lancer n'importe quel projet. Nous démontrons la syntaxe de base de Python, notamment l'utilisation de variables, de chaînes, de listes, de dictionnaires, de fonctions, de classes, d'instructions if/for-loop et bien plus encore. De plus, nous expliquons comment installer et utiliser le populaire outil JupyterLab pour créer des blocs-notes Jupyter. Les blocs-notes Jupyter sont utilisés pour enregistrer les étapes de traitement des données de bout en bout effectuées sur des données brutes et sont également utilisés pour présenter et partager les résultats obtenus avec

Après avoir acquis les connaissances de base et l'expérience des principes fondamentaux de Python, nous poursuivrons sur notre lancée en explorant panda, une bibliothèque Python essentielle pour la science des données. La bibliothèque logicielle Pandas est écrite pour le langage de programmation Python pour la manipulation et l'analyse des données. Il effectue la plupart des opérations les plus élémentaires lorsqu'il travaille avec des données brutes, notamment le chargement, la sauvegarde, l'inspection et l'analyse des données, le nettoyage, la normalisation et bien plus encore. Découvrez comment utiliser la bibliothèque Panda pour charger de grands ensembles de données à partir de fichiers CSV, organiser la structure et le contenu des données dans une vue tabulaire et effectuer une analyse et une exploration initiales des données. Effectuez ensuite le nettoyage et la transformation des données en tant qu'étape de prétraitement avant de passer à la visualisation des données ou à l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique. Alors, qu'est-ce que tu attends ? Inscrivez-vous dès aujourd'hui et commencez votre parcours pour devenir un data scientist ! Ce cours n'a pas été mis à jour avec l'utilisation de modèles d'IA générative, tels que ChatGPT